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虹膜识别有了新的使用“姿势”

  • 文章来源:科技日报
  • 文章发布时间:2018年12月07日
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  视觉中国

  

  1.2米处采集清晰虹膜纹理图像卡通示意图 受访者供图

  近日,依靠国内最顶尖的虹膜识别技术,一款名为“驾驶员生物特征识别一体机”的仪器正式投产,该机器能在1.2米距离内2秒准确识别驾驶员的虹膜及人脸信息。

  “目前大多数企业只能做25—40厘米的近距离虹膜识别。”虹星科技创始人、中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室智能感知与计算研究中心成员侯广琦近日接受科技日报记者采访时表示。

  虹膜识别技术一旦普及,每一个人在虹膜识别设备前不用拿出证件就能证明自己的身份。

  那么,虹膜识别的优势是什么?1.2米的识别距离又需克服哪些技术困难?

  精度优于指纹、人脸识别

  虹膜识别技术是基于眼睛中的虹膜进行身份识别的生物特征识别技术,相较指纹、人脸识别等其他生物特征识别方式,具有识别准确率更高、误识率更低、无需重复注册、非接触和极难伪造等优势,被认为是除DNA以外“最可靠的生物识别技术”。

  “人的黑色瞳孔和白色巩膜之间的环状区域就是虹膜,在红外光条件下,可呈现丰富纹理特性,虹膜纹理在人出生后便基本稳定成形,几乎终身不变,每个生物个体都具有唯一性。”侯广琦说,因此虹膜具有唯一、防伪和稳定等生物特性,非常适用于身份识别。

  相较之下,指纹识别和人脸识别的稳定性就逊色不少。人的指纹易受磨损、出汗、脱皮、伤痕、干燥、油腻、污渍、长期游泳等因素影响,统计学概率上2%的人由于各种原因无法用指纹进行身份识别。而光线、年龄、肤色、姿态、表情、妆容、多胞胎等都会影响人脸识别的稳定性。

  庞大人群中精准找人,是虹膜识别技术的巨大优势。一般来说,描述一个人特征点的数量越多,这个人就越容易在庞大规模人群中被识别出来。侯广琦介绍,人脸稳定的特征点是30个,指纹是100个,而虹膜有200多个。“这意味着,3种识别方式在数据库中准确找到一个人的概率差别以量级计。人脸识别、指纹识别和虹膜识别的匹配容量分别是1万、10万和100万。”换句话说,如果想在监控视频中准确找到一个人,1万的人群基数中可以用人脸识别,10万人以下可以用指纹识别,100万个人中找出这个人应当用虹膜识别。反之,如果使用人脸识别在100万个人中找人,准确率会大幅下降,误识率会提高很多。

  在虹膜识别智能闸机前“刷眼”的流程类似刷脸。不过,虹膜仅约1平方厘米,人脸是300平方厘米,识别难度相差300倍。侯广琦说:“人脸识别采用单反相机或手机镜头的分辨率,虹膜识别镜头的分辨率是前者的5倍,相当于专业级别的长焦镜头。”

  “该项技术搭载高清成像系统,运用高效的核心算法,可快速定位到清晰的虹膜纹理区域,进而提取出具备高区分力的特征码。在保持与传统静态虹膜识别精度相当的环境下,用户只需在其设备前扫一眼即可完成识别,无需过多配合,体验感得到极大提升。”虹星科技技术总监李海青介绍。

  拿下距离远、配合度低双难题

  虹膜识别技术1991年才实现应用。一开始,人跟设备的识别距离非常近。“直接贴在眼睛上,像用望远镜或者在进行眼科检查一样。”侯广琦告诉记者,虹星科技将25厘米的虹膜识别距离拓展到1米以上,实验室条件可以做到10米。

  远距离下采集虹膜图像,具有无需用户高度配合和安全性更高的优势。但是相较于近距离虹膜识别,需要解决更多关键技术难题。“人和设备距离太远,会对虹膜识别造成很多干扰,比如人本身的前后晃动和眨眼,成像会有不同程度的运动模糊、离焦模糊、光学干扰、眼皮遮挡等问题。”侯广琦认为,解决这些难题才能形成真正的技术壁垒。

  经分析,远距离虹膜识别的难点主要有两个,一是远距离场景下的虹膜高清成像。由于虹膜直径仅11毫米,普通成像设备很难在1.2米处采集到清晰的虹膜纹理图像,需要特殊的成像系统设计。二是用户低配合度下的精准识别。用户在使用远距离识别设备时不需要像使用近距离设备那样弯腰凑近,用户配合度低,这样便使得成像设备采集到大量低质量的虹膜图像,这就需要设计高效精准的识别算法,从大量噪声数据中分析出真正有效的信息。

  “首先,成像阶段我们使用千万像素以上的图像传感器保证足够高的虹膜分辨率。其次,我们精心计算了近红外光源的角度和强度,保证在不伤害人眼的情况下照亮1米以外的虹膜纹理。最后,为了进一步提高成像质量、加快成像速度,我们将部分以前运行在后端CPU上的智能算法前移到成像设备内,使成像与计算协同作业。”李海青介绍。

  他说:“我们开发了快速图像质量判断算法,按质量高、中、低把图像分成3类。然后,我们丢弃低质量图像,减少计算资源浪费,把注意力放在提升中等质量图像的识别精度上。传统方法只能正确识别高质量虹膜图像,我们基于深度学习的算法既可以识别高质量虹膜图像,也可以在中等质量图像上取得很高的识别精度。最后,我们针对嵌入式芯片内的计算资源进行算法优化,使算法一秒钟可以处理上百张千万像素的虹膜图像。”

  提升虹膜识别技术我国在发力

  印度是全球最大的虹膜采集国家,本土超12亿人录入虹膜,覆盖度高达99.5%。“印度是没有身份证的,他们称得上是一步跨入数字身份证时代。虹膜识别作为印度的身份证发挥着核心作用,与社保、金融等全部绑定在一起。”侯广琦介绍。

  但最早使用虹膜识别技术的是阿联酋、沙特阿拉伯等中东国家,由于女士戴面纱、男士留大胡须的文化特征,人脸识别在那里并不合适。在我国,最先使用虹膜识别的群体是煤矿工人。出于安全考虑,国家要求煤矿工人打卡,但地下开采煤矿导致煤矿工人“脸黑手黑”,导致指纹识别和人脸识别均不适用,最终采用虹膜识别打卡。

  “通过智能三维机交互和远距离虹膜识别两大核心技术,我们打造了全球首款具有‘虹膜识别+活体检测+人证对比’功能的产品,以及国内首款同时具备虹膜和人脸两种生物特征信息采集功能的产品,推出的多种混合生物特征识别一体机、人车识别一体机等近十款成像系统,广泛应用于安防设备及高度保密需求的场所,如边检、公安司法、反恐维稳、金融、机场、高铁等行业,为其提供精准智能识别及大数据视觉数据采集、大规模人群身份信息管理等完整解决方案。现在我们的产品可以做到识别距离为1.2—1.8米,用户高度为1.5—1.9米,识别速度为2秒内。”侯广琦表示,团队近期在虹膜识别技术领域再次实现重大突破,研发出“行进中虹膜识别技术”并完成应用测试,这在国内尚属首次。

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